스마트농업 AI 구현 위한 빅데이터 확보전략

김효중 농업연구사

[기고] 스마트농업은 기술 발전에 따라 농업의 새로운 패러다임으로 자리잡고 있으며, 올해 7월 시행된 ‘스마트농업 육성 및 지원법률’은 이러한 변화를 공식적으로 뒷받침하고 있다. 이 법률은 농업의 디지털 전환을 촉진하고, 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 농업 현장에 적용하는 것을 필수적인 과제로 삼고 있다. 농업 데이터의 효율적인 수집과 활용기술 개발은 농업 경쟁력을 강화하는 핵심 요소로 부각되고 있다.

현재의 농업 데이터 수집 방식은 환경 데이터 외에도 작물의 생육 정보 수집이 여전히 인력에 의존하고 있는 상황이다. 이는 대량의 데이터를 지속적으로 확보하는 데 한계가 있으며, 인력에 의해 데이터 품질이 결정되기 때문에 만족스러운 값을 얻기가 쉽지 않다. 따라서 스마트농업의 본격적인 도입을 위해서는 실시간으로 대량 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 새로운 시스템이 필요하다.

빅데이터 기반 기술은 단순한 데이터 집합을 넘어, 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리하고 분석해 유의미한 정보를 도출하는 기술이다. 이미지 기반 빅데이터 수집 기술은 이러한 요구에 부응하는 혁신적인 접근법이 될 수 있다. 이 기술은 다양한 작물의 생육 정보를 실시간으로 수집해 데이터베이스에 저장하고, 이를 가공해 농가가 즉시 활용할 수 있는 서비스로 개발하는 것을 목표로 하고 있다.

예를 들어, 양파·딸기·파프리카 등의 주요 작물에 대해 초장, 줄기 두께, 생장점 발달 속도, 봉오리 발생 시점, 개화 시점, 과실 비대 속도 등 세부 생육 특성 항목을 실시간으로 모니터링할 수 있을 것으로 예상된다. 이러한 데이터를 실시간으로 획득하고 표준화된 계측 기준을 적용함으로써, 농업 현장에서 발생하는 다양한 문제를 사전에 예측하고 대응할 수 있을 것이다. 특히, 작물 생육 이미지를 기반으로 한 실시간 데이터 수집 기술은 기존의 인력 조사 방식에 비해 데이터 품질을 크게 향상시키고, 노동력과 비용을 절감하는 데 기여할 것으로 본다.

현재 개발 중인 이미지 기반 계측 장비들은 정확도가 부족하고, 수집 가능한 데이터 항목도 제한적이다. 이를 개선하기 위해서는 몇 가지 기술적 과제를 해결해야 한다. 예를 들어, IR카메라(적외선 거리 측정) 등을 활용해 데이터를 보정하고, 측정 화각 수와 해상도에 따른 정확성 향상 기준을 설정해야 한다. 또한, 계측을 위한 이미지 측정 방법과 계측 기준의 표준화가 필요하다. 설치 위치, 측정부위, 거리 센서 보정 등 측정 기준을 체계화해 누구나 동일한 기준으로 데이터를 수집·분석할 수 있도록 해야 한다.

전남도농업기술원은 실시간으로 수집된 생육 및 환경 데이터를 기반으로 다양한 농가 지원 서비스를 개발할 계획이다. 시계열 환경 데이터(온도, 광량, 습도, 토양수분 등)를 생육 데이터와 매칭해 생육 발달 활성도를 분석하고, 이를 바탕으로 생육상태 예측, 수량 예측, 병해충 진단 등 실질적인 지원 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이러한 서비스는 농가가 더 나은 의사결정을 내릴 수 있고, 생산성과 품질을 극대화할 수 있게 해줄 것으로 기대된다.

또 노지 및 시설작물의 이미지 기반 실시간 빅데이터 수집과 활용 서비스 개발은 농업의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 다양한 기술개발을 통해 농업 현장에서 경험과 직관에만 의존하는 것이 아니라, 과학적 데이터와 AI를 기반으로 한 스마트 농업의 길로 나아갈 수 있을 것이다.

이처럼 스마트농업은 단순히 농업 생산성을 높이는 것을 넘어 환경 보호와 자원 관리 측면에서도 중요한 역할을 하고 있다. 앞으로의 농업은 더 많은 데이터를 빠르고, 정확하게 활용할 수 있는 기술을 통해 지속 가능한 농업으로 발전할 것이다. 이러한 기술적 혁신을 통해 한국 농업의 글로벌 경쟁력이 강화되고, 농가 소득 증대와 삶의 질 향상으로 이어질 것으로 확신한다.

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